CN111537510B - 一种基于空间信息技术的农田防护林防风效应计量方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于空间信息技术的农田防护林防风效应计量方法，它属于农田防护林规划技术领域。本发明解决了目前对农田防护林防风效能评价的准确性欠佳，评价结果不适合应用于指导防护林的设计的问题。本发明使用空间信息技术，充分利用了遥感的多空间尺度、多时间尺度特点，结合遥感和地理信息系统技术实现对农田防护林防风效能的快速评价，同时提高了农田防护林防风效能的评价精度，保证了评价的准确性。通过实验发现，本发明对农田防护林防风效能指标的预测精度可以达到91.86％。根据评价结果可以判断防护林空间配置是否合理，为政府和防护林建设部门提供指导。本发明可以应用于农田防护林的规划。

Description

一种基于空间信息技术的农田防护林防风效应计量方法
技术领域
本发明属于农田防护林规划技术领域，具体涉及一种基于空间信息技术的农田防护林防风效应计量方法。
背景技术
防护林是农田生态系统的重要组成部分，在农田生态系统中扮演着重要的角色。防护林的疏密程度以及防护林的空间配置格局，决定了其对农田植被的保护能力，直接影响着其对基本农田防风固沙能力。
目前国内外进行农田防护林防风效能评价的方法主要基于实验室模拟或野外观测。如利用风洞试验或计算机数值模拟分析防护林的防风效能。亦或者通过野外现场观测数据，分析防护林的防风效能。但这些方法存在一定的弊端，如试验运行成本较大，实验数据过于理想化与实际情况存在很大的差异。野外调查虽然能够准确的掌握实际情况，但调查成本过高，而且只能获取瞬时点数据观测，很难长期大区域使用。因此，目前尚无大区域大尺度对农田防护林防风效能快速评价的有效方法，目前对农田防护林防风效能评价的准确性欠佳，以至于防风效能评价结果不适于指导防护林的设计。
发明内容
本发明的目的是为解决目前对农田防护林防风效能评价的准确性欠佳，评价结果不适合应用于指导防护林的设计的问题，而提出了一种基于空间信息技术的农田防护林防风效应计量方法。
本发明为解决上述技术问题采取的技术方案是：一种基于空间信息技术的农田防护林防风效应计量方法，该方法包括以下步骤：
步骤一、采集农田防护林遥感图像，对采集的遥感图像进行遥感数据的预处理，获得农田防护林地表反射率图像数据；
步骤二、利用模式识别从获得的地表反射率图像数据中提取出农田防护林数据，并对提取出的农田防护林数据进行定性和定量分析，获取农田防护林的结构参数，根据获取的农田防护林结构参数计算农田防护林面积；
步骤三、利用地表反射率图像数据中农田防护林的反射光谱特征，结合野外测量的农田防护林叶面积指数，建立农田防护林的反射光谱特征与叶面积指数的函数模型；
步骤四、利用步骤三中建立的函数模型，通过空间计算，从地表反射率图像数据中反演农田防护林叶面积指数的空间分布数据；
步骤五、建立关于农田防护林面积和叶面积指数的农田防护林防风效能评价遥感信息模型；
步骤六、将计算出的农田防护林面积和获取的农田防护林叶面积指数空间分布数据代入建立的农田防护林防风效能评价遥感信息模型中，计算出遥感图像上农田防护林防风效能指标的空间分布信息；
步骤七、利用GIS软件统计农田防护林防风效能指标的空间分布信息的直方图，根据统计结果对农田防护林进行防风效能分级，得到遥感图像覆盖区域内的农田防护林防风效能等级分布结果；
步骤八、根据得到的农田防护林防风效能等级分布结果指导农田防护林的规划设计。
本发明的有益效果是：本发明提出了一种基于空间信息技术的农田防护林防风效应计量方法，本发明使用空间信息技术，充分利用了遥感的多空间尺度、多时间尺度特点，结合遥感和地理信息系统技术实现对农田防护林防风效能的快速评价，同时提高了农田防护林防风效能的评价精度，保证了评价的准确性。通过实验发现，本发明对农田防护林防风效能指标的预测精度可以达到91.86％。
而且，评价结果不仅可以确定现有防护林的防风效能，判断防护林空间配置是否合理，同时也可以为政府和防护林建设部门提供指导，帮助确定防护林最优空间配置，帮助确定防护林合理密植，也为相关部门指导防护林的栽种和抚育管理提供建设性参考。
附图说明
图1是本发明的一种基于空间信息技术的农田防护林防风效应计量方法的流程图；
图2是采用本发明方法提取防护林宽度与实测结果的对比图；
图3是采用本发明方法预测的防风效能参数与实测防风效能参数的对比图。
具体实施方式
具体实施方式一：结合图1说明本实施方式。本实施方式所述的一种基于空间信息技术的农田防护林防风效应计量方法，该方法具体通过以下步骤实现：
步骤一、采集农田防护林遥感图像，对采集的遥感图像进行遥感数据的预处理，获得农田防护林地表反射率图像数据；
步骤二、利用模式识别从获得的地表反射率图像数据中提取出农田防护林数据，并对提取出的农田防护林数据进行定性和定量分析，获取农田防护林的结构参数，根据获取的农田防护林结构参数计算农田防护林面积；
步骤三、利用地表反射率图像数据中农田防护林的反射光谱特征，结合少量野外测量的农田防护林叶面积指数，建立农田防护林的反射光谱特征与叶面积指数的函数模型；
步骤四、利用步骤三中建立的函数模型，从地表反射率图像数据中反演农田防护林叶面积指数的空间分布数据；
在步骤三中，是利用野外测量的少数像素点的叶面积指数建立函数模型，然后在步骤四中，计算整个地表反射率图像数据上每个像素点的叶面积指数，全部像素点的叶面积指数形成叶面积指数的空间分布；
步骤五、建立关于农田防护林面积和叶面积指数的农田防护林防风效能评价遥感信息模型；
步骤六、将计算出的农田防护林面积和获取的农田防护林叶面积指数空间分布数据代入建立的农田防护林防风效能评价遥感信息模型中，计算出遥感图像上农田防护林防风效能指标的空间分布信息；
步骤七、利用GIS软件统计农田防护林防风效能指标的空间分布信息的直方图，根据统计结果对农田防护林进行防风效能分级，得到遥感图像覆盖区域内的农田防护林防风效能等级分布结果；
步骤八、根据得到的农田防护林防风效能等级分布结果指导农田防护林的规划设计。
以农田防护林防风效能等级分布结果作为依据，我们可以判断防护林防风效能如何；判断是否需要重新分配防护林空间配置使其满足最优的防风效能；以及帮助指导防护林的栽培抚育和确定防护林的密植程度。
本实施方式是基于空间信息技术的农田防护林防风效应计量技术，是以遥感数据为数据驱动，通过定量遥感技术对农田防护林防风效能评价指标进行参数化并定量反演其空间分布，结合GIS空间分析技术实现农田防护林防风效能计量。该模型适合不同空间尺度农田防护林防风效能计量。更新周期和长时间观测成本都可以大大降低，提高防护林防风效能监测和预测能力。
具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一不同的是：所述采集农田防护林遥感图像，对采集的遥感图像进行遥感数据的预处理，预处理方式包括辐射定标、大气校正和几何校正。
具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式二不同的是：所述获取农田防护林的结构参数，结构参数包括农田防护林的长度和农田防护林的宽度。
具体实施方式四：本实施方式与具体实施方式三不同的是：所述步骤五中，建立关于农田防护林面积和叶面积指数的农田防护林防风效能评价遥感信息模型，所述农田防护林防风效能评价遥感信息模型的表达式为：
Y＝1.8603x-0.4
其中，Y为农田防护林防风效能指标，x为农田防护林面积与叶面积指数的乘积。
具体实施方式五：本实施方式与具体实施方式四不同的是：所述建立农田防护林的反射光谱特征与叶面积指数的函数模型，所述函数模型的表达式为：
LAI＝2.11*Rnir/Rred+0.635
其中，LAI代表叶面积指数，Rred和Rnir分别为地表反射率图像数据可见光红波段和近红外波段的反射率值，*代表相乘。
模型相关系数为0.901，拟合均方根误差RMSE为0.149。
具体实施方式六：本实施方式与具体实施方式五不同的是：所述步骤六中，计算出遥感图像上农田防护林防风效能指标的空间分布信息是指分别计算出遥感图像上农田防护林区域内每个像素点的防风效能指标。
本实施方式中，各个像素点的防风效能指标共同组成防风效能指标的空间分布信息。
具体实施方式七：本实施方式与具体实施方式六不同的是：所述步骤七中，根据统计结果对农田防护林进行防风效能分级，其具体过程为：
对某农田防护林区域内的全部像素点的防风效能指标进行统计分析，将防风效能指标值处于[0，20％)范围内的像素点所在区域称为紧密型防护林区域，将防风效能指标值处于[20％-50％]范围内的像素点所在区域称为舒适型防护林区域，将防风效能指标值处于(50％，100％]范围内的像素点所在区域称为稀疏型防护林。
本实施方式中的划分标准是采用本领域的现有划分标准。紧密型防护林指防护林过于密植，导致透风性过低，不利农作物生长，增加农作物病虫害风险。稀疏型防护林指防护林过于稀疏，无法达到防风目的，增加农作物风倒风险。而舒适型防护林指防护林合理密植，能有效防风为最优防护林体系。利用GIS软件空间分析工具，统计农田防护林防风效应空间分布统计直方图，并按照防风效能的值，将防护林分防风效能分级，得到区域农田防护力防风效能等级分布结果。
具体实施方式八：本实施方式与具体实施方式七不同的是：所述GIS软件为ArcGIS10.2。
将本发明方法提取的农田防护林和实际测量的农田防护林参数进行比较，结果如图2所示，遥感提取结果与实测结果之间的绝对系数为0.9059，提取精度在85％以上。说明遥感提取防护林参数能够保证精度。
防护林防风效能参数估算模型及精度：
建立的农田防护林防风效能评价模型为：
Y＝1.8603x-0.4
其中，Y为防护林防风效能指标，x为防护林面积与叶面积指数的乘积，在95％的显著性水平下，模型的决定系数为0.9501，模型预测均方根误差RMSE为0.037，预测精度为91.86％。
图3是预测的防风效能参数与实测防风效能参数的比较，从结果中可以看出，预测结果较好，预测误差为8.14％，预测值与实测值之间的决定系数为0.9374。
与现有技术相比，本发明主要在两点上进行了创新：
1)本发明利用自变量农田防护林面积和叶面积指数来计算防风效能指标；
2)本发明建立函数模型，使计算出的农田防护林叶面积指数的精度提高；
通过对以上两点进行改进，最终使本发明估算出的防风效能指标的精度获得显著提高，对农田防护林的评价更有意义，用于指导农田防护林的合理规划和配置。
本发明的上述算例仅为详细地说明本发明的计算模型和计算流程，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动，这里无法对所有的实施方式予以穷举，凡是属于本发明的技术方案所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。

Claims (8)

1.一种基于空间信息技术的农田防护林防风效应计量方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤一、采集农田防护林遥感图像，对采集的遥感图像进行遥感数据的预处理，获得农田防护林地表反射率图像数据；
步骤二、利用模式识别从获得的地表反射率图像数据中提取出农田防护林数据，并对提取出的农田防护林数据进行定性和定量分析，获取农田防护林的结构参数，根据获取的农田防护林结构参数计算农田防护林面积；
步骤三、利用地表反射率图像数据中农田防护林的反射光谱特征，结合野外测量的农田防护林叶面积指数，建立农田防护林的反射光谱特征与叶面积指数的函数模型；
步骤四、利用步骤三中建立的函数模型，从地表反射率图像数据中反演农田防护林叶面积指数的空间分布数据；
步骤五、建立关于农田防护林面积和叶面积指数的农田防护林防风效能评价遥感信息模型；
步骤六、将计算出的农田防护林面积和获取的农田防护林叶面积指数空间分布数据代入建立的农田防护林防风效能评价遥感信息模型中，计算出遥感图像上农田防护林防风效能指标的空间分布信息；
步骤七、利用GIS软件统计农田防护林防风效能指标的空间分布信息的直方图，根据统计结果对农田防护林进行防风效能分级，得到遥感图像覆盖区域内的农田防护林防风效能等级分布结果；
步骤八、根据得到的农田防护林防风效能等级分布结果指导农田防护林的规划设计。
2.根据权利要求1所述的一种基于空间信息技术的农田防护林防风效应计量方法，其特征在于，所述采集农田防护林遥感图像，对采集的遥感图像进行遥感数据的预处理，预处理方式包括辐射定标、大气校正和几何校正。
3.根据权利要求2所述的一种基于空间信息技术的农田防护林防风效应计量方法，其特征在于，所述获取农田防护林的结构参数，结构参数包括农田防护林的长度和农田防护林的宽度。
4.根据权利要求3所述的一种基于空间信息技术的农田防护林防风效应计量方法，其特征在于，所述步骤五中，建立关于农田防护林面积和叶面积指数的农田防护林防风效能评价遥感信息模型，所述农田防护林防风效能评价遥感信息模型的表达式为：
Y＝1.8603x-0.4
其中，Y为农田防护林防风效能指标，x为农田防护林面积与叶面积指数的乘积。
5.根据权利要求4所述的一种基于空间信息技术的农田防护林防风效应计量方法，其特征在于，所述建立农田防护林的反射光谱特征与叶面积指数的函数模型，所述函数模型的表达式为：
LAI＝2.11*Rnir/Rred+0.635
其中，LAI代表叶面积指数，Rred和Rnir分别为地表反射率图像数据可见光红波段和近红外波段的反射率值，*代表相乘。
6.根据权利要求5所述的一种基于空间信息技术的农田防护林防风效应计量方法，其特征在于，所述步骤六中，计算出遥感图像上农田防护林防风效能指标的空间分布信息是指分别计算出遥感图像上农田防护林区域内每个像素点的防风效能指标。
7.根据权利要求6所述的一种基于空间信息技术的农田防护林防风效应计量方法，其特征在于，所述步骤七中，根据统计结果对农田防护林进行防风效能分级，其具体过程为：
对某农田防护林区域内的全部像素点的防风效能指标进行统计分析，将防风效能指标值处于[0，20％)范围内的像素点所在区域称为紧密型防护林区域，将防风效能指标值处于[20％-50％]范围内的像素点所在区域称为舒适型防护林区域，将防风效能指标值处于(50％，100％]范围内的像素点所在区域称为稀疏型防护林。
8.根据权利要求7所述的一种基于空间信息技术的农田防护林防风效应计量方法，其特征在于，所述GIS软件为ArcGIS 10.2。
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